Аналіз ефективності кореляційного алгоритму стеження калманівського типу за малорозмірним БПЛА при наявності некорельованих завад
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.87.22-29Ключові слова:
безпілотний літальний апарат, кореляційний алгоритм, еталонне зображення, фільтр Калмана, точність позиціонування, ймовірність зриву супроводженняАнотація
У статті показано актуальність задачі розробки і аналізу алгоритмів стеження за малорозмірним безпілотним літальним апаратом (БПЛА) за даними відеоспостережень. Найбільш поширеною завадою на практиці, що спотворює зображення, є просторово некорельований адитивний шум. Для виявлення об’єктів на зображеннях застосовується кореляційний алгоритм, який має високу ефективність в силу непрямого використання не тільки характеристик яскравості об'єктів, але й їх форми та положення.
Моделлю об’єкту спостереження є прямокутна область, в якій знаходиться ціль. Задача стеження зводиться до позиціонування цілі в стробі супроводження на поточному зображенні з використанням кореляційного алгоритму і оцінювання параметрів її руху на основі алгоритму калманівської фільтрації. В синтезованому алгоритмі фільтрації оцінювання параметрів руху по осям прямокутної системи координат виконується незалежно фільтрами Калмана другого порядку.
Аналіз точності позиціонування з використанням кореляційного алгоритму, а також кореляційного алгоритму стеження за БПЛА на основі фільтру Калмана виконано шляхом статистичного моделювання у середовищі Matlab. Кореляційний метод забезпечує субпіксельну точність позиціонування. Зашумленість еталонного зображення призводить до появи шумової складової похибки позиціонування, яка значно зростає при зменшенні розмірів зображення і збільшенні середньо-квадратичного відхилення (СКВ) шуму на зображенні. В розглянутих модельних прикладах кореляційний алгоритм стеження калманівського типу за БПЛА забезпечує стійке супроводження БПЛА при наявності некорельованої завади з СКВ σn < 0.25…0.45 в залежності від розмірів зображення (енергії сигнальної складової), що обумовлено оптимальними властивостями кореляційного приймача, який максимізує відношення сигнал/шум на його виході. Це дозволяє ефективно використовувати кореляційний алгоритм стеження калманівського типу на практиці при наявності даних завад.
Посилання
References
Drone market outlook in 2021: industry growth trends, market stats and forecast. Insider.
Forecast: What the commercial drone market will look like by 2022 [Prognoz: Kakim budet rynok kommercheskih dronov k 2022 godu]. Nano News Net. [In Russian].
Sathyamoorthy D. (2015). A Review of Security Threats of Unmanned Aerial Vehicles and Mitigation Steps. ReserchGate, 14 p.
Solodov, A., Williams, A., Al Hanaei, S., & Goddard, B. (2018). Analyzing the threat of unmanned aerial vehicles (UAV) to nuclear facilities. Security Journal, Vol. 31, pp. 305–324. doi:10.1057/s41284-017-0102-5.
Maj Bryan A. (2018). How the Commercial Unmanned Aerial Vehicle Revolution Threatens the US Threshold. Air & Space Power Journal, Spring 2018, pp. 80-95.
Dudush A. S., Tyutyunnik V. A., Reznichenko A. A., Hohoniants S. U. (2018). State of the art and problems of defeat of low, slow and small unmanned aerial vehicles. Modern Information Technologies in the Sphere of Security and Defence, Vol. 31, No. 1, pp. 121-131. doi:10.33099/2311-7249/2018-31-1-121-131. [In Ukrainian].
Makarenko S. I., Timoshenko A. V., Vasilchenko A. S. (2020). Counter Unmanned Aerial Vehicles. Part 1. Unmanned aerial vehicle as an object of detection and destruction. Systems of Control, Communication and Security, Vol. 1, pp. 109-146. DOI: 10.24411/2410-9916-2020-10105. [In Russian].
Sharak D. S., Hizhnyak A. V., Mamchenko A. S. (2019). About justification of image complexing application for automatic support systems in a complex background. Zhurnal Radioelektroniki - Journal of Radio Electronics, No. 5, 12 p. DOI:10.30898/1684-1719.2019.5.2. [In Russian].
Bondarenko V. A., Kaplinskiy G. E., Pavlova V. A. , Tupikov V. A. (2018). Algorithms for electro-optical systems of the complex for protection the restricted areas from unmanned aerial vehicles. Izvestiya SFedU. Engineering sciences, No. 1(195), pp. 15–27. [In Russian].
Tarasov A. S., Nikiforov M. B. (2019). The target tracking video system development. Izvestiya TulGU. Technical sciences, Vol. 2, pp. 187-192. [In Russian].
Alpatov B. A., Babayan P. V., Balashov O. E., Stepashkin A. I. (2008). Methods for automatic detection and tracking of objects. Image processing and control [Metody avtomaticheskogo obnaruzheniya i soprovozhdeniya ob"ektov. Obrabotka izobrazhenij i upravlenie]. M.: Radiotechnics [Radiotekhnika], 176 p. [In Russian].
Vasin V. A., Vlasov I. B., Egorov Yu. M.. et al., ed. Fedorov I. B. (2003). Information technology in radio engineering systems: textbook. manual for universities [Informacionnye tekhnologii v radiotekhnicheskih sistemah: ucheb. posobie dlya vuzov]. M.: Publishing house of MSTU im. N.E. Bauman [Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana], 671 p. [In Russian].
Tikhonov V. I., Kharisov V. N. (2014). Statistical analysis and synthesis of radio engineering devices and systems. Textbook for universities. 3rd ed. [Statisticheskij analiz i sintez radiotekhnicheskih ustrojstv i sistem. Uchebnoe posobie dlya vuzov. 3-e izd.]. M.: Hot Line-Telecom [Goryachaya Liniya–Telekom], 608 p. [In Russian].
Ontiveros-Gallardo S. E., Kober V. (2015). Objects tracking with adaptive correlation filters and Kalman filtering. Proc. SPIE 9598, Optics and Photonics for Information Processing IX, 95980X. doi:10.1117/12.2187109.
Ontiveros-Gallardo S. E., Kober V. (2016). Correlation-based tracking using tunable training and Kalman prediction. Proc. SPIE 9971, Applications of Digital Image Processing XXXIX, 997129. doi:10.1117/12.2237964.
Baklitsky V. K. (2009). Correlation-extreme methods of navigation and guidance [Korrelyacionno-ekstremal'nye metody navigacii i navedeniya]. Tver: TO "Book Club" [TO «Knizhnyj klub»], 360 p. [In Russian].
Baringolts, T. V., Domin, D. V., Zhuk, S. Y., & Tsisarzh, V. V. (2019). Adaptive Algorithm of Maneuvering Target Tracking in Complex Jamming Situation for Multifunctional Radar with Phased Antenna Array. Radioelectronics and Communications Systems, Vol. 62(7), pp. 342–355. doi:10.3103/s0735272719070021.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Sergii Zhuk, Андрій Герасименко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
